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Spark改變了數據分析的方式，主要體現在以下幾個方面：
高性能：Spark使用內存計算和并行處理技術，能夠在大數據集上進行快速計算和處理，大大提高了數據分析的速度和效率。
多功能性：Spark提供了豐富的API和庫，支持多種數據處理和分析任務，包括數據清洗、數據挖掘、機器學習等，使得用戶可以在同一個平臺上完成多種數據分析任務。
分布式計算：Spark采用分布式計算架構，可以在多臺機器上并行處理數據，從而實現對大規模數據集的快速處理和分析。
實時處理：Spark支持實時流數據處理，可以實時處理數據并生成實時分析結果，滿足了當前大數據分析中對實時性的要求。
易用性：Spark提供了易于使用的編程接口，包括Java、Scala、Python和R等，用戶可以根據自己的喜好和技能選擇合適的編程語言進行數據分析。同時，Spark還提供了交互式的Shell環境和圖形化的用戶界面，方便用戶進行交互式數據分析。
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